基于时序模体注意力图卷积的动态网络链路预测算法
Dynamic link prediction algorithm based on graph convolutional networks via temporal motif-based attention
战略支援部队信息工程大学 信息技术研究所, 郑州 450003

摘要
时序网络中的动态链路预测旨在基于历史连边信息预测未来会产生的连边,是网络分析的重要组成部分,具有极大的理论研究价值和广阔的应用场景。针对现有的动态链路预测算法大多基于一阶连边关系预测未来连边,忽略了对高阶的拓扑信息和时序通联信息的挖掘和利用问题,提出一种基于时序模体注意力图卷积的动态链路预测算法。首先,提出一种时序模体邻接矩阵构建算法,利用时序模体抽取节点间的高阶拓扑和时序关系信息;然后利用隐式调节过程对网络演化过程进行建模,并使用时序模体邻接矩阵作为传输矩阵的图卷积神经网络学习节点的低维向量表示并进行迭代更新;最后以节点间表示向量作为输入,通过计算连边发生的条件密度函数值作为依据完成动态链路预测。在多个真实时序网络数据集上的实验结果表明,所提算法可有效挖掘节点间的高阶拓扑和时序信息,提高动态链路预测效果。
基金项目
国家自然基金青年基金项目
郑州市协同创新重大专项
中国博士后科学基金面上项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.01.0029
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第10期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 3143-3147
文章编号: 1001-3695(2021)10-046-3143-05
发布历史
[2021-10-05] 印刷出版
引用本文
吴铮, 陈鸿昶, 张建朋. 基于时序模体注意力图卷积的动态网络链路预测算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (10): 3143-3147. (Wu Zheng, Chen Hongchang, Zhang Jianpeng. Dynamic link prediction algorithm based on graph convolutional networks via temporal motif-based attention [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (10): 3143-3147. )
关于期刊

- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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